package com.yubest;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼写检查。
 *
 * 请你实现 Trie 类：
 *
 * Trie() 初始化前缀树对象。
 * void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
 * boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回 false 。
 * boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否则，返回 false 。
 *  
 *
 * 示例：
 *
 * 输入
 * ["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
 * [[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
 * 输出
 * [null, null, true, false, true, null, true]
 *
 * 解释
 * Trie trie = new Trie();
 * trie.insert("apple");
 * trie.search("apple");   // 返回 True
 * trie.search("app");     // 返回 False
 * trie.startsWith("app"); // 返回 True
 * trie.insert("app");
 * trie.search("app");     // 返回 True
 *  
 *
 * 提示：
 *
 * 1 <= word.length, prefix.length <= 2000
 * word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
 * insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 10^4 次
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/implement-trie-prefix-tree
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 *
 * @Author hweiyu
 * @Description
 * @Date 2022/1/12 11:30
 */
public class P0208 {

    public static void main(String[] args) {
        Trie trie = new Trie();
        trie.insert("apple");
        trie.search("apple");
        trie.search("app");
        trie.startsWith("app");
        trie.insert("app");
        trie.search("app");
    }
}

class Trie {

    TrieNode root;

    public Trie() {
        root = new TrieNode('/');
    }

    public void insert(String word) {
        int n = word.length();
        TrieNode cur = root;
        char c;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            c = word.charAt(i);
            if (cur.containsKey(c)) {
                cur = cur.get(c);
            } else {
                cur = cur.put(c, new TrieNode(c));
            }
            if (i == n - 1) {
                cur.end = true;
            }
        }
    }

    public boolean search(String word) {
        int n = word.length();
        TrieNode cur = root;
        char c;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            c = word.charAt(i);
            if (!cur.containsKey(c)) {
                return false;
            }
            cur = cur.get(c);
        }
        return cur != null && cur.end;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        int n = prefix.length();
        TrieNode cur = root;
        char c;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            c = prefix.charAt(i);
            if (!cur.containsKey(c)) {
                return false;
            }
            cur = cur.get(c);
        }
        return true;
    }
}

class TrieNode {
    char val;
    boolean end;
    Map<Character, TrieNode> children = new HashMap<>();
    TrieNode(char val) {
        this(val, false);
    }
    TrieNode(char val, boolean end) {
        this.val = val;
        this.end = end;
    }
    boolean containsKey(Character key) {
        return children.containsKey(key);
    }
    TrieNode get(Character key) {
        return children.get(key);
    }
    TrieNode put(Character key, TrieNode node) {
        children.put(key, node);
        return node;
    }
}

/**
 * Your Trie object will be instantiated and called as such:
 * Trie obj = new Trie();
 * obj.insert(word);
 * boolean param_2 = obj.search(word);
 * boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
 */
